Nvidia DGX Sparkは、従来のGPUモデルではなく、NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChipを搭載したコンパクトなAIスーパーコンピューターです。このスーパーチップには、第5世代のテンソルコアを備えたBlackwell GPUとFP4をサポートします。FP4は、微調整や推論などのAIワークロードに最適化されています。 DGX Spark自体はGPUモデルではありませんが、GPUコンポーネントは、Tensorflowで実行できるものを含む、厳しいAIタスクを処理するように設計されています。
Tensorflowは、AIの開発と展開をサポートするDGX Sparkなどのシステムで使用できます。ただし、TensorflowとDGX SparkのGPUの特定の互換性は、従来のGPUモデルの観点からは明示的に詳述されていません。代わりに、DGX Sparkは、NVIDIAのフルスタックAIプラットフォームでシームレスに作業するように設計されており、ユーザーは最小限の調整でAIモデルをローカルまたはクラウドに開発および展開できます。
Nvidia GPUでTensorflowを実行するには、一般に、CUDAをサポートするNVIDIA GPUを使用できます。 DGX SparkのGPUは、AIタスク用に最適化されたGrace Blackwell Architectureの一部であり、NVLink-C2C Interconnectテクノロジーなどのメモリ帯域幅を強化する機能が含まれています。このセットアップは、Tensorflowやその他のAIフレームワークを効率的に実行するのに役立ちますが、Ubuntu Linuxに基づくNvidiaのカスタムDGX OSを使用する必要がある場合があります。
要約すると、DGX SparkはGeForceやQuadroシリーズなどの従来のNVIDIA GPUモデルを使用していませんが、NVIDIAのAI中心のテクノロジーやソフトウェアスタックをサポートするため、TensorflowなどのAIフレームワークと統合されたBlackwell GPUは互換性があります。
引用：
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grackwwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-sersal-ai-ai-computers
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[4] https://nvidia-merlin.github.io/merlin/main/support_matrix/support_matrix_merlin_tensorflow_training.html
[5] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-park-3/
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-sersal-ai-supercomputers
[7] https://www.reddit.com/r//cuda/comments/1fcal2c/soo_can_i_train_ai_models_tensorflow_etc_using_my/
[8] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-with-matrix-dgx-1-wp201904.pdf
[9] https://www.tensorflow.org/guide/gpu